Implementación de Soluciones Inteligentes de eDiscovery con Amazon Bedrock Agents
En el ámbito legal, los equipos de abogados suelen gastar una cantidad significativa de tiempo revisando documentos manualmente durante el proceso de eDiscovery. Este proceso implica analizar información almacenada electrónicamente a través de correos electrónicos, contratos y registros financieros para procedimientos legales. Sin embargo, este enfoque manual genera cuellos de botella significativos: los abogados deben identificar comunicaciones privilegiadas, evaluar riesgos legales, extraer obligaciones contractuales y mantener la conformidad regulatoria en miles de documentos por caso. Este método no solo consume muchos recursos y tiempo, sino que también es propenso a errores humanos cuando se trabaja con grandes volúmenes de documentos.
La solución de **Amazon Bedrock Agents** con colaboración de múltiples agentes aborda estos desafíos al ayudar a las organizaciones a desplegar agentes de IA especializados que procesan documentos de manera paralela, manteniendo el contexto a lo largo de flujos de trabajo legales complejos. En lugar de una revisión manual secuencial, múltiples agentes trabajan simultáneamente: uno extrae términos contractuales mientras otro identifica comunicaciones privilegiadas, todo coordinado por un orquestador central. Este enfoque puede reducir el tiempo de revisión de documentos entre un 60 y un 70%, manteniendo la precisión y la supervisión humana necesarias para los procedimientos legales, aunque el rendimiento real puede variar según la complejidad del documento y la selección del modelo base (FM).
Descripción General de la Solución
Esta solución demuestra un sistema de análisis de documentos inteligente utilizando **Amazon Bedrock Agents** con funcionalidad de colaboración entre múltiples agentes. El sistema utiliza varios agentes especializados para analizar documentos legales, clasificar contenido, evaluar riesgos y proporcionar información estructurada. La siguiente tabla ilustra la arquitectura de la solución.
| Tipo de Agente | Función Principal | Tiempo de Procesamiento* | Resultados Clave |
|---|---|---|---|
| Agente Colaborador | Orquestador central y gestor de flujo de trabajo | 2–5 segundos | Decisiones de enrutamiento de documentos, resultados consolidados |
| Agente de Clasificación de Documentos | Triage inicial del documento y detección de sensibilidad | 5–10 segundos | Tipo de documento, puntajes de confianza, banderas de sensibilidad |
| Agente de Análisis de Correos Electrónicos | Análisis de patrones de comunicación | 10–20 segundos | Mapas de participantes, hilos de conversación, cronogramas |
| Agente de Análisis Documental Legal | Análisis de presentaciones judiciales y escritos legales | 15–30 segundos | Citas de casos, argumentos legales, fechas procedimentales |
| Agente de Análisis de Contratos | Extracción de términos contractuales y evaluación de riesgos | 20–40 segundos | Detalles de las partes, términos clave, obligaciones, puntajes de riesgo |
*Los tiempos de procesamiento son estimaciones basadas en pruebas con Claude 3.5 Haiku de Anthropic en **Amazon Bedrock** y pueden variar dependiendo de la complejidad y tamaño del documento.
Flujo de Trabajo de Análisis Documental en Tiempo Real
Este flujo de trabajo procesa documentos subidos a través de agentes de IA coordinados, completando típicamente el análisis en 1-2 minutos desde la subida. El sistema acelera la evaluación temprana de casos proporcionando información estructurada de inmediato, en comparación con la revisión manual tradicional que puede tomar horas por documento. A continuación, se detallan los pasos de implementación de la solución de eDiscovery, que incluye **Amazon Bedrock Agents**, la interfaz de **Streamlit** y los recursos necesarios de **AWS**.
Prerrequisitos
Asegúrate de tener los siguientes prerrequisitos:
– Una cuenta de **AWS** con permisos apropiados para **Amazon Bedrock**, **AWS Identity and Access Management (IAM)** y **AWS CloudFormation**.
– Acceso al modelo de **Amazon Bedrock** para Claude 3.5 Haiku v1 en tu región de despliegue de **AWS**.
– La interfaz de línea de comandos de **AWS CLI** instalada y configurada con credenciales adecuadas.
– Python 3.8 o superior instalado.
– Acceso a terminal o símbolo del sistema.
Despliegue de la Infraestructura de AWS
Puedes desplegar la siguiente plantilla de **CloudFormation** que crea los cinco agentes de **Amazon Bedrock**, el perfil de inferencia y los recursos de IAM de soporte. Completa los siguientes pasos:
1. Lanza la plantilla de **CloudFormation**.
2. Introduce un nombre para tu despliegue.
3. Revisa y crea la pila.
Una vez completado el despliegue, toma nota de los siguientes valores desde la pestaña de salidas de la pila de **CloudFormation**:
– `CollabBedrockAgentId`
– `CollabBedrockAgentAliasId`
Configuración de Credenciales de AWS
Verifica si las credenciales de **AWS** están funcionando ejecutando:
«`bash
aws sts get-caller-identity
«`
Si necesitas configurar las credenciales, utiliza el siguiente comando:
«`bash
aws configure
«`
Configurar y Ejecutar la Aplicación
Completa los siguientes pasos para configurar tu entorno local:
1. Crea un nuevo directorio para tu proyecto:
«`bash
mkdir bedrock-document-analyzer
cd bedrock-document-analyzer
«`
2. Configura un entorno virtual de Python.
3. Descarga la aplicación **Streamlit**.
4. Instala las dependencias necesarias.
Finalmente, ejecuta el archivo **Streamlit** para iniciar el servidor y abrir la aplicación en tu navegador predeterminado.
Consideraciones de Implementación
Aunque **Amazon Bedrock Agents** optimiza significativamente los flujos de trabajo de eDiscovery, las organizaciones deben considerar varios factores clave al implementar soluciones de análisis de documentos impulsadas por IA, incluyendo requisitos de cumplimiento y gobernanza.
Al abordar estas consideraciones desde el principio, los equipos legales pueden facilitar una implementación más fluida y maximizar los beneficios del análisis de documentos impulsado por IA.
Para más información sobre **Amazon Bedrock**, consulta los siguientes recursos:
– [Amazon Bedrock User Guide](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
– [GitHub repo: Amazon Bedrock Workshop](https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-workshop)
